T2V 01은 글로 쓴 설명으로 장면을 만드는 MiniMax의 텍스트 영상 생성 버전입니다. 텍스트는 누가 또는 무엇이 등장하는지, 행동이 어디서 일어나는지, 피사체가 어떻게 움직이는지, 시청자가 이를 어떻게 보는지라는 시각적 제작 지시를 제공합니다. 준비된 시작 이미지가 아니라 아이디어나 장면 설명이 출발점일 때 사용하세요.
장면을 유용하게 만드는 행동부터 시작합니다. 부두 옆을 지나는 작은 배, 테이블 위에 컵을 놓는 손, 표지판 옆에 멈추는 여행자는 각각 모델이 묘사할 명확한 사건을 줍니다. 피사체의 중요한 특징과 배경을 명시한 뒤, 보여야 하는 순서대로 움직임을 설명하세요. 장면을 하나의 이해하기 쉬운 시퀀스에 집중시킵니다.
장식적 세부 사항을 추가하기 전에 프레이밍을 선택합니다. 가까운 시점은 재질이나 몸짓을 강조할 수 있고, 더 넓은 시점은 피사체와 환경의 관계를 설명할 수 있습니다. 어떤 물체나 사람이 시각적 초점을 유지해야 하는지, 마지막에 무엇을 보여 주어야 하는지 설명하세요. 그러면 완성된 클립에 더 큰 편집 안에서의 목적이 생깁니다.
개발사의 텍스트 영상 생성 프롬프트는 최대 2,000자를 지원합니다. 그 공간을 눈에 보이는 지시와 구체적인 관계에 사용하세요. 제품 스타일의 장면에서는 물체의 형태, 재질, 배치, 주변 움직임을 식별합니다. 캐릭터 장면에서는 그 순간을 이끄는 행동과 표정을 설명하세요. 짧은 클립 하나에 서로 무관한 캐릭터, 장소, 사건을 많이 소개하도록 요청하지 않습니다.
개발사의 기존 텍스트 영상 생성 표는 T2V 01의 기본 해상도로 720P를 명시하고, 이 버전에는 열 초 옵션을 나열하지 않습니다. 문서화된 기본 길이는 여섯 초입니다. 짧은 장면 안에 명확한 시작과 끝이 있는 행동을 계획한 뒤, 실제 결과에서 각 부분에 얼마나 시간이 주어지는지 확인하세요.
개발사의 워크플로에서 자동 프롬프트 최적화를 사용할 수 있으며 기본으로 활성화됩니다. 비교에 내용이 알려진 제작 지시를 사용할 수 있도록 해당 선택을 텍스트와 함께 보존하세요. 결과가 중요한 세부 사항을 놓치면 그것을 설명하는 지시를 수정하고, 이미 잘되는 부분은 유지합니다. 피사체 행동의 변경은 배경과 시점이 일관될 때 더 쉽게 평가할 수 있습니다.
완성된 영상을 장면 요소, 콘셉트 장면, 추가 편집용 원본 클립으로 사용합니다. 정확하게 작성한 제목이나 자막을 영상에 함께 넣는다면 편집 가능한 레이아웃 원본에 유지하세요. 첫 프레임만으로 결과를 고르지 말고, 전체 클립에서 피사체 연속성, 사건 순서, 최종 구도를 확인합니다.
실제 영상을 프롬프트 및 출력 설정과 함께 저장합니다. 수정에서는 끝나지 않는 행동, 형태가 변하는 물체, 프레이밍에 가려진 몸짓, 편집에 맞지 않는 마지막 시점처럼 특정한 시각적 실패를 식별하세요. 장면 설명의 관련 부분을 바꾸고, 다음 결과를 같은 장면 목표와 비교합니다. 명확한 제작 지시를 보존하면 피사체, 배경, 시각적 의도가 일관된 클립 시퀀스를 더 쉽게 만들 수 있습니다.
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이 설명은 모델의 기능을 다룹니다. Ailoot에서 사용할 수 있는 입력, 출력 및 옵션은 아래에 선택한 메서드별로 표시됩니다.
T2V 01은 글로 쓴 설명으로 장면을 만드는 MiniMax의 텍스트 영상 생성 버전입니다. 텍스트는 누가 또는 무엇이 등장하는지, 행동이 어디서 일어나는지, 피사체가 어떻게 움직이는지, 시청자가 이를 어떻게 보는지라는 시각적 제작 지시를 제공합니다. 준비된 시작 이미지가 아니라 아이디어나 장면 설명이 출발점일 때 사용하세요.
장면을 유용하게 만드는 행동부터 시작합니다. 부두 옆을 지나는 작은 배, 테이블 위에 컵을 놓는 손, 표지판 옆에 멈추는 여행자는 각각 모델이 묘사할 명확한 사건을 줍니다. 피사체의 중요한 특징과 배경을 명시한 뒤, 보여야 하는 순서대로 움직임을 설명하세요. 장면을 하나의 이해하기 쉬운 시퀀스에 집중시킵니다.
장식적 세부 사항을 추가하기 전에 프레이밍을 선택합니다. 가까운 시점은 재질이나 몸짓을 강조할 수 있고, 더 넓은 시점은 피사체와 환경의 관계를 설명할 수 있습니다. 어떤 물체나 사람이 시각적 초점을 유지해야 하는지, 마지막에 무엇을 보여 주어야 하는지 설명하세요. 그러면 완성된 클립에 더 큰 편집 안에서의 목적이 생깁니다.
개발사의 텍스트 영상 생성 프롬프트는 최대 2,000자를 지원합니다. 그 공간을 눈에 보이는 지시와 구체적인 관계에 사용하세요. 제품 스타일의 장면에서는 물체의 형태, 재질, 배치, 주변 움직임을 식별합니다. 캐릭터 장면에서는 그 순간을 이끄는 행동과 표정을 설명하세요. 짧은 클립 하나에 서로 무관한 캐릭터, 장소, 사건을 많이 소개하도록 요청하지 않습니다.
개발사의 기존 텍스트 영상 생성 표는 T2V 01의 기본 해상도로 720P를 명시하고, 이 버전에는 열 초 옵션을 나열하지 않습니다. 문서화된 기본 길이는 여섯 초입니다. 짧은 장면 안에 명확한 시작과 끝이 있는 행동을 계획한 뒤, 실제 결과에서 각 부분에 얼마나 시간이 주어지는지 확인하세요.
개발사의 워크플로에서 자동 프롬프트 최적화를 사용할 수 있으며 기본으로 활성화됩니다. 비교에 내용이 알려진 제작 지시를 사용할 수 있도록 해당 선택을 텍스트와 함께 보존하세요. 결과가 중요한 세부 사항을 놓치면 그것을 설명하는 지시를 수정하고, 이미 잘되는 부분은 유지합니다. 피사체 행동의 변경은 배경과 시점이 일관될 때 더 쉽게 평가할 수 있습니다.
완성된 영상을 장면 요소, 콘셉트 장면, 추가 편집용 원본 클립으로 사용합니다. 정확하게 작성한 제목이나 자막을 영상에 함께 넣는다면 편집 가능한 레이아웃 원본에 유지하세요. 첫 프레임만으로 결과를 고르지 말고, 전체 클립에서 피사체 연속성, 사건 순서, 최종 구도를 확인합니다.
실제 영상을 프롬프트 및 출력 설정과 함께 저장합니다. 수정에서는 끝나지 않는 행동, 형태가 변하는 물체, 프레이밍에 가려진 몸짓, 편집에 맞지 않는 마지막 시점처럼 특정한 시각적 실패를 식별하세요. 장면 설명의 관련 부분을 바꾸고, 다음 결과를 같은 장면 목표와 비교합니다. 명확한 제작 지시를 보존하면 피사체, 배경, 시각적 의도가 일관된 클립 시퀀스를 더 쉽게 만들 수 있습니다.
POST /v1/videostextvideo| 필드 | 유형 | 요건 | 값과 한도 | 기본값 |
|---|---|---|---|---|
필드model | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 minimaxi-t2v-01 조건: 정확한 Ailoot 모델 선택자를 사용하세요. | 기본값— |
필드prompt | 유형string | 요건필수 | 값과 한도 조건: 장면과 움직임을 설명하세요. | 기본값— |
| 매개변수 | 명세 |
|---|---|
매개변수content_type | 명세application/json |
매개변수required | 명세model, prompt |
매개변수optional | 명세 |
매개변수material_types | 명세text |
매개변수conditions | 명세정확한 Ailoot 모델 선택자를 사용하세요., 장면과 움직임을 설명하세요. |
메서드 별칭: /v1/videos/generations
수명 주기: submit_once_poll_original
GET /v1/videos/{request_id}
GET /v1/videos/generations/{request_id}
GET /v1/videos/{request_id}/content
GET /v1/media/assets
GET /v1/media/assets/{asset_id}
표시된 요율은 생성 전 비용을 예상하는 데 사용됩니다. 최종 청구액은 최초 생성에 기록된 비용으로 계산됩니다. 측정된 출력 길이와 예상 수량은 최종 청구 수량이 아닙니다.
요금 정보는 요청 옵션을 추가하지 않습니다. 지원되는 매개변수는 선택한 메서드에 표시됩니다.
각 요금을 표시된 조건과 대조하세요. 서로 대체되는 설정 묶음마다 하나의 요금만 적용하세요.
| 설정 | 요금표 | 예측 수량 | 과금 수량 | 요금 |
|---|---|---|---|---|
| 설정기본 토큰 요금 | 요금표기본 요금 | 예측 수량— | 과금 수량— | 요금 입력 · 입력 토큰 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 출력 · 출력 토큰 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 읽기 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 입력 · 캐시 쓰기, 1시간 · 비교 전용 추정치 — / 1K 토큰 |
| 설정요청당 | 요금표— | 예측 수량— | 과금 수량요청 1회 | 요금 입력 · 비교 전용 추정치 $1 요청당 |
| 설정예상 생성 비용 | 요금표— | 예측 수량1회 생성 예상치 | 과금 수량— | 요금 출력 · 예상 생성 비용 · 비교 전용 추정치 $1 생성 전 추정치 이 예상 금액은 추가 요금이나 생성 완료 시 적용되는 고정 요금이 아닙니다. |
Ailoot는 요청 전에 예상 금액을 미리 확보합니다. 결과를 받은 뒤 측정된 사용량을 기준으로 최종 요금을 정산합니다. 스트리밍 정산에는 최종 사용량 기록을 사용합니다. 금액 확보와 정산 방식 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\ncat > request.json <<'JSON'\n{\n "model": "minimaxi-t2v-01",\n "prompt": "A cat is walking on grass."\n}\nJSON\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/videos \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Create once; retain id, polling_url, original task identifiers and every header.\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_STATUS'\nimport json,os,subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urljoin,urlsplit\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nu=urljoin("https://api.ailoot.ai",r["polling_url"])\np=urlsplit(u)\nif p.scheme!="https" or p.netloc!="api.ailoot.ai" or p.username or p.password:\n raise SystemExit("Unexpected returned polling URL; preserve the response")\nsubprocess.run(["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",u,"-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"],"-D","status-headers.txt","-o","status.json"],check=True)\n# Read this same original polling_url again while pending.\n# Preserve unknown/result_pending_check; do not repeat creation.\nPY_STATUS\nset -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_ASSETS'\nimport json,os,subprocess\nfrom pathlib import Path\nfrom urllib.parse import urljoin,urlsplit\nr=json.loads(Path("status.json").read_text())\nroles={}\ndef visit(v,path=""):\n if isinstance(v,dict):\n for k,x in v.items(): visit(x,path+"/"+k)\n elif isinstance(v,list):\n for i,x in enumerate(v): visit(x,path+"/"+str(i))\n elif isinstance(v,str):\n u=urljoin("https://api.ailoot.ai",v); p=urlsplit(u)\n if p.scheme=="https" and p.netloc=="api.ailoot.ai" and not p.username and not p.password and p.path.startswith("/v1/media/assets/") and p.path.endswith("/content"):\n roles.setdefault(u,[]).append(path)\nvisit(r)\nif not roles: raise SystemExit("No completed owned assets; retain the original status")\nmanifest=[]\nfor i,(u,paths) in enumerate(roles.items()):\n target=Path(f"asset-{i}.bin")\n subprocess.run(["curl","--fail-with-body","--silent","--show-error",u,"-H","Authorization: Bearer "+os.environ["AILOOT_API_KEY"],"-o",str(target)],check=True)\n raw=target.read_bytes()\n if not raw: raise SystemExit("Empty asset; retain original status and metadata")\n ext="glb" if raw[:4]==b"glTF" else "png" if raw[:8]==b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n" else "jpg" if raw[:3]==b"\\xff\\xd8\\xff" else "webp" if raw[:4]==b"RIFF" and raw[8:12]==b"WEBP" else "mp4" if raw[4:8]==b"ftyp" else "bin"\n name=f"asset-{i}.{ext}"\n if target.name!=name: target.rename(name)\n manifest.append({"file":name,"response_paths":paths,"bytes":len(raw)})\nPath("asset-manifest.json").write_text(json.dumps(manifest,indent=2))\nprint("Saved",len(manifest),"unique owned assets; every response role retained")\nPY_ASSETS\nGET /v1/videos/{request_id}GET /v1/videos/generations/{request_id}GET /v1/videos/{request_id}/contentGET /v1/media/assetsGET /v1/media/assets/{asset_id}완료된 모든 동영상과 반환된 파일을 저장하고, 실제로 반환된 모든 자산 URL에서 가져오세요.
응답과 헤더 전체, 원래 식별자, 모든 실제 출력 및 모든 사용량/회계 필드를 보존하세요. 고유한 소유 자산을 각각 저장하고 해당 자산을 가리키는 모든 역할을 유지하세요.
반환된 공개 작업 또는 연산 id와 모든 헤더를 보존하세요. 원래 작업만 조회하세요. unknown 또는 result_pending_check는 새로운 생성을 허용하는 근거가 되지 않습니다.
| 필드 | 유형 |
|---|---|
필드id | 유형string |
필드polling_url | 유형string |
필드provider_task_id | 유형string |
필드task_id | 유형string |
필드status | 유형string |
필드video_url | 유형string |
Ailoot Ultra minimaxi-t2v-01
/v1/videos/generations